Water-Quality Prediction Using Multimodal Support Vector Regression: Case Study of Jialing River, China

希尔伯特-黄变换 支持向量机 水质 人工神经网络 模式(计算机接口) 计算机科学 预测建模 数据挖掘 水资源 人工智能 机器学习 滤波器(信号处理) 生态学 生物 计算机视觉 操作系统
作者
Xiaojing Li,Zhiwei Cheng,Qibing Yu,Yun Bai,Chuan Li
出处
期刊:Journal of Environmental Engineering [American Society of Civil Engineers]
卷期号:143 (10) 被引量:29
标识
DOI:10.1061/(asce)ee.1943-7870.0001272
摘要

Accurate water quality prediction can support the early warning of water pollution in water resource management. However, it remains challenging because of hydrological uncertainties in the single scale. A multimodal water quality prediction model based on ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and support vector regression (SVR) is proposed to address this problem. Based on the idea of decomposition and ensemble, dissolved oxygen (DO), one representation in water quality, is firstly decomposed into several intrinsic mode functions, which are then modeled by the SVR in each mode. According to the reconstruction theory of the EEMD, the subresults predicted by the SVR of each mode are summarized into the final results. The proposed model is evaluated by the weekly DO concentrations during 2014–2015 from one monitoring station of the Jialing River, China. A back propagation neural network and the standard SVR models are used for a comparison study. The results demonstrate that the addressed model, combining the mode representation capacity of the EEMD and the nonlinear mapping of the SVR, has the best prediction performance among the peer models.
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